Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 116-128 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.229 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.

## Sistem  Navigasi  dan  Rekomendasi  Buku  Perpustakaan  Berbasis Augmented Reality
Phance Karyadi 1* , Theresia Herlina Rochadiani 1 , Thamrin Sofian 1
1 Program Studi Informatika, Universitas Pradita, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Aplikasi Mobile;
Augmented Reality; Sistem Navigasi; Sistem Rekomendasi.

## Keywords:
Mobile Application; Augmented Reality; Navigation System; Recommendation System.
Abstrak: Perpustakaan sering menjadi tujuan kunjungan di kampus bagi  pengunjung  yang  ingin  mencari  dan  membaca  buku.  Waktu yang dibutuhkan untuk melakukan pencarian buku di perpustakaan cenderung  lama.  Selain  itu,  untuk  menemukan  informasi  yang serupa  dengan  kebutuhan  pengunjung  perlu  membaca  seluruhnya untuk mengetahui buku yang paling tepat. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan  sistem  navigasi  dan  rekomendasi  buku  berbasis augmented  reality  dengan  metode  markerless.  Penelitian menggunakan  pendekatan  metode  kuantitatif  dengan  metode pengembangan  perangkat  lunak  prototype.  Aplikasi  dibangun menggunakan  Unity  dan  ARCore  untuk  dukungan  augmented reality,  Immersal  SDK  untuk  lokalisasi  dan  pemetaan,  sistem navigasi  menggunakan  algoritma  A*  dan  sistem  rekomendasi menggunakan  TF-IDF  dan  Cosine  Similarity.  Berdasarkan  hasil pengujian  30  responden  diperoleh  tujuan  ke  perpustakaan  3 tertinggi, yaitu mencari buku referensi, membaca buku, dan tempat untuk  mengerjakan  tugas.  Pengalaman  mencari  judul  dan  buku sejenis  dengan  cara  konvensional  kesulitan  dan  membutuhkan waktu  yang  lama.  Sebanyak  100%  responden  setuju  aplikasi PraditaLibNav dapat memudahkan untuk mencari judul buku dan mencari  rekomendasi  buku  sejenis.  Hasil  analisis  kuantitatif menggunakan System Usability Scale diperoleh rata-rata skor 78,42 sehingga sistem yang dikembangkan dapat diterima.
Abstract: The library is a popular destination on campus for visitors who seek  to  find  and  read  books.  Book  searches  in  the  library  often  take  a considerable  amount  of  time.  Moreover,  finding  relevant  information requires  reading  through  various  books  to  identify  the  most  suitable  one. This study aims to develop an augmented reality-based navigation and book recommendation  system  using  markerless  methods.  The  research adopts  a quantitative approach with prototype software development. The application is built using Unity and ARCore for augmented reality support, Immersal SDK for localization and mapping, and utilizes A* algorithm for navigation and TF-IDF with Cosine Similarity for recommendations. Based on the test results from 30 respondents, the top three purposes of visiting the library are searching  for  reference  books,  reading,  and  completing  tasks.  Traditional methods of searching for book titles and similar books are challenging and time-consuming.  All  respondents  (100%)  agree  that  the  PraditaLibNav application facilitates book title searches and provides recommendations for similar books. The quantitative analysis using the System Usability Scale yields an average score of 78.42, indicating the acceptance of the developed system.

## Riwayat Artikel:
Submitted: 2 Juni 2023 Accepted:  18 Juni 2023 Published: 17 Januari 2024
Corresponding Author: Phance Karyadi Email: phance.karyadi@student.pradita.ac.id

## Phance Karyadi, Theresia Herlina Rochadiani, Thamrin Sofian

## PENDAHULUAN
Perpustakaan merupakan lokasi di mana buku-buku atau materi cetak lainnya disimpan dengan teratur  dan  disediakan  untuk  dibaca  atau  dipinjam.  Di  lingkungan  pendidikan,  perpustakaan memainkan peran penting dalam menjaga dan meningkatkan efektivitas serta efisiensi proses belajar- mengajar. Selain itu, perpustakaan juga dapat dianggap sebagai tempat akses informasi dalam berbagai format, baik itu tersedia dalam bentuk fisik di dalam bangunan perpustakaan maupun dalam bentuk digital (Yanova & Nasution, 2022).
Dalam  mengakses  informasi  perkembangan  teknologi  internet  membawa  dampak  yang  besar dalam hal keluasan dan kecepatan untuk mengakses informasi. Meskipun internet memudahkan orang dalam mengakses informasi tidak sedikit yang masih menggunakan perpustakaan terutama di dunia pendidikan  yang  membutuhkan  informasi  yang  valid.  Namun  dalam  proses  pencarian  buku perpustakaan pengguna perlu mencari buku yang diinginkan dari kumpulan buku yang ada. Meskipun terdapat sistem pencarian buku yang disediakan pengguna tetap harus mencari lokasi spesifik rak buku yang ingin dicari. Hal ini menyulitkan pengguna dan membutuhkan waktu lama untuk membaca isi buku  secara  menyeluruh  agar  dapat  mengetahui  buku  yang  paling  mirip  (Cholissodin  et  al.,  2021). Sistem  informasi  untuk  pencarian  buku  yang  disediakan  juga  memiliki  batasan  dimana  untuk mendapat  rekomendasi  yang  sesuai  dengan  keinginan  pengguna  tidak  terpenuhi  sehingga  perlu mendapat  bantuan  petugas  perpustakaan  untuk  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  buku  yang dicari oleh pengguna (Siswanto et al., 2022).
Dalam upaya meningkatkan kecepatan dan penyajian informasi, Teknologi Augmented Reality (AR)  memainkan  peran  penting  dalam  memfasilitasi  penyediaan  informasi  navigasi.  Dengan  AR, pengguna  dapat  mengalami  penggabungan  objek  digital  dalam  bentuk  2D  atau  3D  ke  dalam lingkungan sekitar yang nyata, menciptakan pengalaman visual yang kaya dan membantu pengguna untuk mengarahkan langkah mereka melalui kamera perangkat seperti smartphone secara real-time. Augmented reality memiliki kemampuan untuk menggabungkan objek virtual dan dunia nyata secara bersama-sama  sehingga  dapat  menciptakan  kualitas  pembelajaran  dan  aktivitas  belajar  yang  baik (Saputra  et  al.,  2020).  Teknologi  ini  dapat  dimanfaatkan  pada  perangkat  seperti  smartphone  dan digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  bidang  pendidikan  (Ismayani,  2020).  Pada  sistem navigasi, AR dapat digunakan untuk menggabungkan objek 3 dimensi berupa rute navigasi dimana pengguna dapat berinteraksi dengan mengikuti rute untuk menuju lokasi yang dituju.
Adapun  penelitian  terkait  sistem  navigasi  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya  menggunakan teknologi AR dengan pendekatan matching template dan algoritma A* untuk pencarian rute terpendek berbasis marker untuk menampilkan data mengenai jarak, waktu, dan rute yang perlu dilalui ke tujuan yang  ditentukan.  Hasil  dari  penelitian  ini  mencapai  pengembangan  sukses  dalam  aplikasi  AR  yang menggunakan AR Marker untuk memvisualisasikan arah ke lokasi perpustakaan yang sedang dicari (Mardiana  et  al.,  2020).  Penelitian  lainnya  memanfaatkan  tekonologi  bluetooth  beacons  dan  sinyal wireless RSSI (Received Signal Strength Indicator) dimana kedua alat ini digunakan untuk mengukur posisi  pengguna  berdasarkan  kekuatan  sinyal  yang  diterima.  Temuan  dari  penelitian  ini  aplikasi membuat  pencarian  buku  lebih  interaktif  dan  penerapan  bluetooth  beacons  dapat  memudahkan pengunjung  perpustakaan  dalam  menemukan  posisi  rak  buku  yang  dicari  (Damayanti  et  al.,  2022). Namun kedua alat itu memiliki batasan dimana implementasi diperlukan alat pemancar yang tersebar di area navigasi. Dalam hal ini penggunaan teknologi SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) menawarkan kemudahan untuk melakukan penentuan posisi dan pemetaan dimana teknologi SLAM memanfaatkan kamera untuk menangkap dan melacak posisi perangkat dalam pemetaan secara real- time (Lu et al., 2021).
Penelitian  sebelumnya  tentang  sistem  rekomendasi  pencarian  buku  sejenis  yang  pernah dilakukan menerapkan metode K-Nearest Neighbor dan Ball Tree yang memanfaatkan data preferensi pengguna untuk mencari buku memiliki kesamaan dengan buku yang dipilih pengguna. Temuan dari penelitian ini berhasil mengembangkan solusi dalam memenuhi kebutuhan rekomendasi buku yang cocok  dengan  keinginan  pengguna  (Dharmawan  et  al.,  2023).  Penelitian  lainnya  dalam  system rekomendasi buku sastra memanfaatkan metode Item-Based Collaborative Filtering dengan mengukur
Sistem Navigasi dan Rekomendasi Buku Perpustakaan Berbasis Augmented Reality
kesamaan antara buku menggunakan penilaian orang lain terhadap buku tersebut. Temuan penelitian ini berhasil membantu pengguna untuk menentukan buku sastra yang akan dibaca (Rozi et al., 2022). Namun kedua metode itu memiliki batasan dimana diperlukan data berupa penilaian atau rating buku dari pengguna lainnya yang belum tentu dimiliki oleh semua perpustakaan. Dalam hal ini penggunaan metode TF-IDF menawarkan keunggulan dimana penerapannya dapat digunakan secara umum tanpa memerlukan data khusus seperti rating dari pengguna lain karena TF-IDF melakukan evaluasi tingkat kesamaan antara dokumen dan kata kunci buku terhadap buku-buku lainnya (Sari et al., 2022).
Berdasarkan studi literatur dari penelitian serupa, pengembangan aplikasi Augmented Reality yang telah dikembangkan selama ini hanya untuk menampilkan informasi rute navigasi perpustakaan. Selain  itu,  pengembangan  aplikasi  sistem  rekomendasi  dalam  penelitian  sebelumnya  hanya memanfaatkan rating dan kata kunci untuk menentukan kemiripan buku. Namun metode yang dipakai untuk menampilkan informasi dalam bentuk AR sebagian besar menggunakan metode marker-based, dimana  pengguna  melakukan  scan  pada  objek  seperti  Kode  QR  sedangkan  sistem  rekomendasi sebagian besar dalam bentuk web dan terbatas pada data penilaian atau rating buku dimana hal ini memiliki keterbatasan karena tidak dapat diterapkan pada sistem rekomendasi di perpustakaan yang tidak menyimpan data rating buku.
Berdasarkan  permasalahan  itu,  penelitian  ini  mengusulkan  pengembangan  aplikasi  navigasi perpustakaan  untuk  memudahkan  pengguna  mendapatkan  buku  yang  ingin  dicari  dengan mengimplementasikan  metode  lain  yaitu  metode  markerless-based,  dimana  informasi  akan ditampilkan melalui antarmuka AR tanpa memerlukan penanda seperti Kode QR untuk menggunakan sistem  navigasi  perpustakaan.  Kemudian  untuk  mempermudah  pengguna  untuk  memenuhi kebutuhan  buku  perpustakaan  aplikasi  mengintegrasikan  fitur  sistem  rekomendasi  buku  dengan sistem navigasi yang menggunakan metode TF-IDF yang tidak memerlukan data rating buku untuk menampilkan informasi buku sejenis dengan yang sedang dicari oleh pengguna. Sehingga penelitian ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  aplikasi  AR  untuk  memudahkan  pencarian  judul  buku  dan rekomendasi buku sejenis dalam perpustakaan.

## METODE
Penelitian Sistem Navigasi dan Rekomendasi Buku Perpustakaan Berbasis Augmented Reality di Perpustakaan Universitas Pradita menggunakan metode Prototype sebagai metode pengembangan aplikasi.  Prototype  adalah  suatu  versi  pendahuluan  dari  sistem  yang  digunakan  untuk menggambarkan  konsep,  percobaan  merancang  sistem  berdasarkan  analisis  kebutuhan  pengguna, mengidentifikasi masalah, dan memungkinkan menemukan lebih banyak solusi (Atmaja  et al., 2023). Metode prototype merupakan pendekatan terbaik ketika membangun aplikasi yang memiliki tujuan umum  tapi  belum  ada  identifikasi  persyaratan  terperinci  untuk  fungsi  dan  fitur  serta  saat pengembangan tidak yakin dengan efisiensi algoritma atau adaptasi sistem operasi. Proses prototype, seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1.,  dimulai  dengan  komunikasi  atau  tahap  pengumpulan kebutuhan dimana pada tahap ini melakukan menentukan tujuan aplikasi dan identifikasi persyaratan kebutuhan untuk aplikasi yang akan dibangun, selanjutnya tahap proses desain cepat dimana tahap ini berfokus pada pembangunan prototipe atau desain gambaran singkat aplikasi yang akan terlihat oleh pengguna akhir, kemudian tahap evaluasi dan perbaikan dimana tahap ini terjadinya iterasi prototipe dengan  melakukan  pengujian  dan  perbaikan  untuk  disempurnakan  menyesuaikan  kebutuhan (Pressman & Maxim, 2020).
Phance Karyadi, Theresia Herlina Rochadiani, Thamrin Sofian
Gambar 1. Tahapan Metode Prototype (Pressman & Maxim, 2020)
Dalam penelitian Sistem  Navigasi dan Rekomendasi  Buku Perpustakaan Berbasis Augmented Reality di Perpustakaan Universitas Pradita pengembangan aplikasi dilakukan dengan menggunakan Unity  3D  adalah  platform  pengembangan  game  yang  memungkinkan  pembuatan  aplikasi  dengan mendukung  bahasa  pemrograman  C#,  ARCore  SDK  merupakan  perangkat  lunak  yang  dikeluarkan oleh  Google  untuk  membuat  aplikasi  augmented  reality  di  platform  android,  Immersal  SDK  dapat diintegrasikan  dengan  ARCore  untuk  membuat  aplikasi  augmented  reality  dimana  Immersal digunakan  untuk  melakukan  pemetaan  dan  lokalisasi  (Rasyid  et  al.,  2021).  Dalam  sistem  navigasi menggunakan  algoritma  A*  untuk  melakukan  pathfinding  yaitu  algoritma  yang  digunakan  untuk melakukan  pencarian  jalur  terpendek  antara  titik  asal  dan  titik  tujuan  dari  opsi  rute  yang  tersedia. Algoritma  A*  beroperasi  dengan  mengunjungi  semua  node  yang  terhubung  dengan  titik  awal, kemudian  mengurutkan  mereka  berdasarkan  biaya  terkecil  dengan  mempertimbangkan  biaya  yang sudah dikeluarkan ke dalam antrian node yang telah dikunjungi. Pada sistem navigasi. Algoritma A* dapat dihitung dengan persamaan (1) dimana f merupakan biaya untuk node n, g merupakan biaya aktual dari node awal ke node n, dan h merupakan biaya estimasi dari node n ke node tujuan (Hidayat & Qoiriah, 2022).
f(n) = g(n) + h(n) (1)
Dalam sistem rekomendasi buku sejenis menggunakan algoritma TF-IDF adalah algoritma yang digunakan untuk melakukan pembobotan teks dimana pembobotan digunakan untuk mengevaluasi pentingnya  kata-kata  dalam  konteks  tekstual.  Kepentingan  diukur  dengan  berapa  kali  kata  muncul dalam dokumen atau kumpulan tulisan dan berbanding terbalik dengan frekuansi kata muncul dalam kumpulan  dokumen.  TF  mewakili  frekuensi  kata  muncul  dalam  kumpulan  tulisan  dapat  dihitung dengan  menggunakan  rumus  persamaan  (2)  sedangkan  IDF  digunakan  untuk  mewakili  pentingnya istilah kata dalam kumpulan tulisan secara keseluruhan dengan menghitung jumlah total dokumen di mana kata itu ada kemudian logaritma dari hasil ini merupakan nilai IDF yang dapat dihitung dengan persamaan (3).
𝑡𝑓 𝑖 = 𝑛𝑖 ∑ 𝑘 𝑛 𝑘 (2)
𝑖𝑑𝑓 𝑖 = 𝑙𝑜𝑔 |𝐷| |{𝑑 𝑗 ∶ 𝑡 𝑖 ∈ 𝑑 𝑗 }| (3)

## Sistem Navigasi dan Rekomendasi Buku Perpustakaan Berbasis Augmented Reality
Setelah  mendapat  nilai  tf  dan  idf,  bobot  TF-IDF  dihitung  dengan  mengalikan  kedua  ukuran tersebut (tfi * idfi), sehingga semakin besar bobotnya, maka semakin signifikan kata yang bersangkutan dalam  kumpulan  tulisan  tersebut.  Kemudian  ketika  diperoleh  bobot  TF-IDF  dilakukan  perhitungan algoritma cosinus similarity untuk mengukur kesamaan dengan menggunakan sudut cosinus antara dua vektor A dan B, yang dapat mewakili kata, kalimat, paragraf atau bahkan seluruh dokumen (Chiny et al., 2022).
Semakin  mendekati  nilai  kosinus  ke  1,  sudut  antara  kedua  vektor  semakin  kecil.  Cosinus similarity dapat dihitung dengan menggunakan rumus persamaan (4).
cos 𝜃 = 𝐴.𝐵 ||𝐴|| ||𝐵|| (4)
Metode  yang  digunakan  untuk  analisis  adalah  metode  kuantitatif.  Metode  kuantitatif  adalah salah satu metode penelitian yang menekankan pada perhitungan statistik atau matematika terhadap data  yang  berupa  angka  atau  bilangan  (Priadana  &  Sunarsi,  2021).  Metode  analisis  kuantitatif digunakan untuk melakukan analisis pada pengujian usability aplikasi dengan menghitung rata-rata dari nilai hasil kuesioner calon pengguna setelah menggunakan aplikasi sehingga dapat menghasilkan aplikasi  yang  memenuhi  standar  usability  system.  Dalam  penelitian  ini,  kami  mengumpulkan  data evaluasi  pengalaman  pengguna.  Data  evaluasi  pengalaman  pengguna  adalah  data  calon  pengguna aplikasi  yang  dikumpulkan  melalui  kuesioner System  Usability  Scale setelah  calon  pengguna menggunakan aplikasi berdasarkan skenario yang penguji siapkan. SUS adalah alat pengujian usability yang  dikenal  dengan  10  pertanyaan  kuesioner  dimana  setiap  pertanyaan  memiliki  pola  pertanyaan positif  untuk  nomor  ganjil  dan  pertanyaan  negatif  untuk  nomor  genap  yang  setiap  pertanyaan diberikan 5 opsi jawaban likert scale dengan rincian skor seperti pada Tabel 1 (Lewis, 2018).
Tabel 1. Skala Penilaian Skor Berdasarkan Jawaban (Lewis, 2018)
Jawaban Skor Sangat Tidak Setuju (STS) 1 Tidak Setuju (TS) 2 Netral (N) Setuju (S) Sangat Setuju (SS) 3 4 5
Peneliti  menggunakan  metode  simple  random  sampling  untuk  pengambilan  sampel  yang memberikan setiap anggota populasi kesempatan yang sama karena sampel diambil secara acak. Dalam penelitian  ini  diperoleh  sampel  sebanyak  30  orang  yang  terbagi  atas  20  mahasiswa  dan  10  dosen  di Kampus Universitas Pradita.
Dalam  pengolahan  data  evaluasi  pengalaman  pengguna  dilakukan  dengan  memberikan beberapa task  scenario yang  telah  disiapkan  untuk  dikerjakan  oleh  calon  pengguna  menggunakan aplikasi  yang  telah  dibuat.  Task  scenario  berisi  tindakan  yang  penguji  minta  peserta  lakukan  pada antarmuka  yang  diuji  dengan  goal  atau  tujuan  tertentu,  yaitu  melakukan  pencarian  judul  buku, melakukan navigasi ke buku yang dicari, dan menggunakan sistem rekomendasi. Kemudian setelah menyelesaikan  semua  task  scenario,  dilakukan  pengukuran  evaluasi  pengalaman  pengguna  dengan meminta  calon  pengguna  untuk  mengisi  kuesioner System  Usability  Scale .  Perhitungan  skor  SUS dilakukan dengan menyesuaikan skor mentah menjadi kontribusi skor yang memiliki rentang dari 0 sebagai  peringkat  terendah  hingga  4  sebagai  peringkat  tertinggi.  Kontribusi  skor  dilakukan  dengan menyesuaikan pertanyaan-pertanyaan yang memiliki nomor ganjil dengan skor mentah dikurangi 1, sementara  pertanyaan-pertanyaan  yang  memiliki  nomor  genap  dilakukan  dengan  melakukan pengurangan 5 dikurangi skor mentah. Kemudian menjumlahkan skor yang dengan dengan kontribusi skor lalu dikalikan dengan 2,5 untuk mendapatkan skor SUS atau System Usability Scale standar. Rata- rata tingkat system usability scale berdasarkan penelitian adalah 68. Maka jika skor di bawah 68 berarti di  bawah  rata-rata  terdapat  sehingga  terdapat  permasalahan  yang  berpengaruh  ke  tingkat usability system (Lewis, 2018).
Phance Karyadi, Theresia Herlina Rochadiani, Thamrin Sofian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian Sistem Navigasi dan Rekomendasi Buku Perpustakaan Berbasis Augmented Reality di  Perpustakaan  Universitas  Pradita  bertujuan  untuk  mengembangkan  aplikasi  AR  dengan  metode markerless  untuk  memudahkan  navigasi  mencari  buku  dan  rekomendasi  buku  sejenis  dalam perpustakaan.  Dalam  pengembangan  aplikasi  menggunakan  platform  Unity  yang  kaya  dengan berbagai  dukungan  seperti  library  dan  package  yang  bisa  digunakan  dan  diintegrasikan  dengan aplikasi  yang  dibangun  menggunakan  Unity.  Pengembangan  aplikasi  dimulai  dengan  pembuatan desain  sederhana  tampilan  aplikasi  yang  dilakukan  dievaluasi  dan  diperbaiki  untuk  menyesuaikan kebutuhan  menyelesaikan  permasalahan.  Kemudian  melakukan  instalasi  library  dan  package  yang diperlukan  untuk  sistem  augmented  reality  yaitu  ARCore  dan  Immersal  SDK.  Ketika  sudah membiasakan  diri  dengan  penggunaan  Immersal,  langkah  berikutnya  melakukan  observasi  lokasi perpustakaan. Immersal SDK merupakan SDK yang dapat digunakan untuk melakukan pemetaan dan lokalisasi dengan  mengambil data gambar rak perpustakaan sebagai sampel pemetaan dimana hasil pemetaan  dapat  dilihat  dalam  bentuk  titik-titik  berwarna  jingga  yang  menyerupai  bentuk  rak  buku pada Gambar 2.

## Gambar 2. Mengintegrasikan Data Hasil Pemetaan ke Dalam Unity
Dalam  melakukan  navigasi  diperlukan  fitur  pencarian  buku  untuk  mencari  judul  buku  yang ingin  dicari  lokasinya  sehingga  diperlukan  data  buku  yang  ada  di  perpustakaan.  Kemudian  setelah data buku diperoleh tahap selanjutnya menyiapkan target rak buku di Unity agar aplikasi dan sistem navigasi tahu dimana titik tujuan dari buku yang dicari sebagaimana terlihat dalam bentuk ikon lokasi berwarna merah pada Gambar 3.
Gambar 3. Menyiapkan Objek Target di Setiap Lokasi Rak
Algoritma yang digunakan untuk melakukan pencarian rute terpendek yaitu algoritma A* yang melakukan pencarian rute terpendek berdasarkan biaya terkecil yang diperlukan dari titik awal hingga titik tujuan. Dalam menghitung titik awal hingga titik tujuan algoritma A* perlu mengetahui area untuk
Sistem Navigasi dan Rekomendasi Buku Perpustakaan Berbasis Augmented Reality
jalur yang dapat dilewati dan yang tidak seperti yang tampak pada Gambar 4 dimana objek warna biru menandakan area yang dapat dilalui dan objek warna coklat menandakan area sebagai rak sehingga tidak dapat dilalui.
Gambar 4. Menyiapkan Area yang Dapat Dilewati dan Tidak untuk Algoritma A*
Dalam  sistem  rekomendasi  buku  sejenis  menggunakan  algoritma  TF-IDF  dimana  parameter sistem  rekomendasi  yang  digunakan,  yaitu  judul,  deskripsi,  topik,  pengarang,  dan  judul  series. Algoritma TF-IDF mengukur bobot frekuensi berdasarkan kesamaan dari kelima parameter buku yang sedang dicari dengan kelima parameter buku yang ada di daftar seluruh buku. Selanjutnya algoritma cosine similarity melakukan perhitungan dengan mengukur kesamaan antara dua vektor dalam sistem rekomendasi  buku  sejenis  vektor  yang  dimaksud  adalah  bobot  hasil  perhitungan  TF-IDF  yang kemudian  di  urutkan  dari  nilai  cosine  similarity  tertinggi.  Algoritma  sistem  rekomendasi  dibuat menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Aplikasi  yang  dibuat  ditargetkan  untuk  perangkat android sehingga program sistem rekomendasi dalam bahasa Python perlu dibuat agar bisa diakses di perangkat ponsel dengan begitu tahap selanjutnya program sistem rekomendasi di deploy secara online melalui platform Google Cloud Run agar dapat diakses melalui ponsel cerdas. Tampilan  aplikasi AR navigasi dan rekomendasi buku pada ponsel cerdas dapat dilihat pada Gambar 5 di bawah. Aplikasi ketika dibuka akan menampilkan menu utama yang terdiri dari tombol Mulai untuk memulai aplikasi AR,  Cara  Pakai  untuk  menunjukkan  informasi  untuk  menggunakan  aplikasi,  Tentang  untuk menunjukkan  informasi  tentang  apa  dan  tujuan  aplikasi  serta  pembuatnya,  Keluar  untuk  menutup aplikasi, dan terdapat kotak teks untuk menampilkan informasi perangkat pengguna mendukung AR atau tidak yang dapat dilihat pada Gambar 5 urutan pertama. Cara Pakai dapat dilihat pada Gambar 5 urutan  kedua  yang  memiliki  8  halaman  untuk  menjelaskan  bagaimana  cara  menggunakan  aplikasi. Pada  Gambar  5  urutan  ketiga  merupakan  tampilan  ketika  pengguna  memilih  buku  melalui  aplikasi yang  menampilkan  informasi  detail  mengenai  buku  yang  dipilih  dan  terdapat  2  tombol  untuk melakukan navigasi dan mencari buku sejenis. Aplikasi menampilkan rute navigasi dalam bentuk garis yang mengarah ke rak buku dari buku yang dicari seperti yang terlihat pada Gambar 5 urutan keempat. Aplikasi  menampilkan  hasil  pencarian  buku  sejenis  dalam  bentuk  daftar  sebagaimana  yang  terlihat pada Gambar 5 urutan kelima.
Phance Karyadi, Theresia Herlina Rochadiani, Thamrin Sofian
Gambar 5. Tampilan Aplikasi AR Navigasi dan Rekomendasi Buku
Penelitian Sistem Navigasi dan Rekomendasi Buku Perpustakaan Berbasis Augmented Reality di  Perpustakaan  Universitas  Pradita  bertujuan  untuk  mengembangkan  aplikasi  AR  dengan  metode markerless  untuk  memudahkan  navigasi  mencari  buku  dan  rekomendasi  buku  sejenis  dalam perpustakaan. Sehingga perlu dilakukan tahap pengujian dimana pengujian dilakukan di Perpustakaan Universitas  Pradita  kepada  30  responden  dengan  menjalankan  3  skenario  utama  untuk  melakukan pencarian  judul  buku,  melakukan  navigasi  buku  yang  dicari,  dan  menggunakan  fitur  sistem rekomendasi.  Setelah  berhasil  melakukan  skenario  terakhir,  responden  ditanya  secara  lisan  apakah hasil  daftar  buku  rekomendasi  memberikan  hasil  buku  yang  sejenis  atau  tidak.  Pertanyaan  lisan mengenai hasil daftar buku rekomendasi memberikan hasil dimana 26 dari 30 responden menyatakan buku sejenis sedangkan 4 dari 30 responden menyatakan buku ada yang sejenis dan ada yang kurang
Sistem Navigasi dan Rekomendasi Buku Perpustakaan Berbasis Augmented Reality
sejenis.  Kemudian  setelah  pengujian  selesai  responden  melakukan  pengisian  kuesioner  yang digunakan  untuk  pengumpulan  menggunakan  pendekatan  metode  kuantitatif  dengan  data  yang dikumpulkan  merupakan  data  evaluasi  pengalaman  pengguna  melalui  kuesioner  System  Usability Scale.
Gambar 6. Hasil Pertanyaan Tujuan ke Perpustakaan
Kuesioner  pada  bagian  pertama  merupakan  pertanyaan  umum,  seperti  yang  terlihat  secara visual pada Gambar 6 di atas, dimana tujuan responden ke perpustakaan 3 tertinggi untuk mencari buku referensi, membaca buku, dan tempat untuk mengerjakan tugas.
Gambar 7. Perbandingan Hasil Pengalaman Mencari Judul Buku dengan Cara Konvensional (Tanpa Sistem) dan menggunakan Aplikasi AR “PraditaLibNav”
7 7 11 16 19 22 25 Tukar kartu TSC Mengisi waktu luang Meminjam buku Mencari suasana tenang Tempat untuk mengerjakan tugas Membaca buku Mencari buku referensi 0 5 10 15 20 25 30 Tujuan ke Perpustakaan 18 18 19 Kesulitan mencari posisi buku Menghabiskan waktu untuk mencari buku satu per satu Perlu bantuan petugas perpustakaan untuk mencari buku 0 5 10 15 20

## Pengalaman Mencari Judul Buku dengan Cara
Konvensional (Tanpa Sistem)
100% 0%

## PraditaLibNav Dapat Memudahkan untuk
Mencari Judul Buku

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1) (2024): 116-128
Phance Karyadi, Theresia Herlina Rochadiani, Thamrin Sofian
Kuesioner bagian berikutnya berisi pertanyaan terkait sistem navigasi  bagaimana pengalaman melakukan pencarian judul buku dan rekomendasi buku sejenis dengan cara konvensional tanpa sistem dan apakah menggunakan sistem PraditaLibNav dapat memudahkan melakukan pencarian judul buku dan rekomendasi buku sejenis. Berdasarkan hasil kuesioner pengalaman konvensional mencari judul buku, dapat dilihat pada Gambar 7, tersebar cukup rata responden menjawab perlu bantuan petugas, menghabiskan  waktu  untuk  mencari  satu  per  satu,  dan  kesulitan  mencari  posisi  buku.  Ketika dibandingkan  dengan  menggunakan  aplikasi  AR  PraditaLibNav  yang  dikembangkan,  secara  jelas terlihat  pada  Gambar  7  bahwa  100%  responden  menyetujui  bahwa  aplikasi  PraditaLibNav  dapat memudahkan melakukan pencarian judul buku karena dengan aplikasi yang dikembangkan responden diarahkan ke rak dari buku yang dicari tanpa perlu bantuan petugas ataupun menghabiskan waktu utnuk mencari lokasi buku satu per satu.
Gambar 8. Perbandingan Hasil Pengalaman Mencari Rekomendasi Buku Sejenis dengan Cara Konvensional (Tanpa Sistem) dan menggunakan Aplikasi AR “PraditaLibNav”
Perbandingan  kuesioner  sistem  rekomendasi  bagaimana  pengalaman  konvensional  mencari rekomendasi  buku  sejenis,  seperti  yang  tercermin  pada  Gambar  8  terlihat  lebih  dominan  responden menghabiskan waktu yang lama untuk membaca buku satu per satu dan kesulitan mencari buku yang sejenis. Ketika dibandingkan dengan menggunakan aplikasi AR PraditaLibNav yang dikembangkan, secara jelas terlihat pada Gambar 8 bahwa 100% responden menyetujui bahwa aplikasi PraditaLibNav dapat memudahkan  melakukan pencarian buku sejenis karena dengan aplikasi  yang dikembangkan responden  cukup  menekan  satu  tombol  untuk  menggunakan  sistem  rekomendasi  buku  sejenis  dari buku yang sedang dicari tanpa perlu menghabiskan waktu untuk membaca buku satu per satu.
1 12 21 19
Perlu benar-benar mencari satu per satu untuk menemukan buku yang…
Perlu bantuan orang lain untuk mendapat rekomendasi buku sejenis Menghabiskan waktu untuk membaca buku satu per satu untuk… Kesulitan mencari buku yang sejenis 0 5 10 15 20 25
Pengalaman Mencari Rekomendasi Buku Sejenis dengan Cara Konvensional (Tanpa Sistem)
100% 0%

## PraditaLibNav Dapat Memudahkan untuk
Mencari Rekomendasi Buku Sejenis

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1) (2024): 116-128
Sistem Navigasi dan Rekomendasi Buku Perpustakaan Berbasis Augmented Reality
Tabel 2. Hasil Analisis System Usability Scale No Pertanyaan Total Kontribusi Skor 1 Saya berpikir akan menggunakan aplikasi ini lagi 103 2 Saya  menemukan  bahwa  aplikasi  ini  rumit  untuk digunakan 84 3 Saya merasa aplikasi ini mudah untuk digunakan 101 4 Saya  memerlukan  bantuan  orang  teknis  dalam menggunakan aplikasi ini 82 5 Saya  menemukan  berbagai  fungsi  atau  fitur-fitur dalam aplikasi ini terintegrasi dengan baik 103 6 Saya merasa ada terlalu banyak ketidak konsistenan dalam aplikasi ini 95 7 Saya merasa bahwa kebanyakan orang akan mudah dalam mempelajari cara menggunakan aplikasi ini 96 8 Saya  menemukan  bahwa  aplikasi  ini  sangat  tidak praktis untuk digunakan 101 9 Saya merasa sangat percaya diri dalam menggunakan aplikasi ini 98 10 Saya  perlu  banyak  belajar  sebelum  menggunakan aplikasi ini 78 Jumlah 941 Rata-Rata 78,42
Kuesioner selanjutnya merupakan pertanyaan yang menggunakan pedoman pengujian System Usability Scale (SUS) sebagai salah satu alat pengujian usability yang terdiri dari 10 pertanyaan kuesioner dengan 5 opsi jawaban likert scale dari sangat setuju hingga sangat tidak setuju. Berdasarkan (Lewis, 2018) perhitungan skor system usability scale dilakukan dengan mengubah skor mentah menjadi skor yang disesuaikan atau disebut kontribusi skor yang berkisar dari 0 sebagai peringkat terendah hingga 4 peringkat terbaik. Kontribusi skor dilakukan dengan menyesuaikan setiap pertanyaan yang memiliki nomor  ganjil  dengan  skor  mentah  dikurangi  1,  sementara  setiap  pertanyaan  yang  memiliki  nomor genap  dilakukan  dengan  melakukan  pengurangan  5  dikurangi  skor  mentah.  Kemudian  setiap kontribusi  skor  dikalikan  dengan  2,5  dan  dijumlahkan  untuk  mendapatkan  skor  SUS  atau System Usability Scale standar.
Berdasarkan  hasil  analisis System  Usability  Scale diperoleh  jumlah  skor  kontribusi  sebesar  941, yang secara rinci dapat dilihat pada Tabel 2, dimana rata-rata yang didapatkan sebesar 78,42. Menurut (Lewis,  2018)  minimal  rata-rata  skor System  Usability  Scale yaitu  68  dengan  demikian  dapat  diambil kesimpulan berdasarkan hasil analisis System Usability Scale pengujian PraditaLibNav berada di atas minimal rata-rata dan dapat diterima sebagai ukuran kegunaan ( usability ) yang dirasakan pengguna. Berdasarkan  hasil  pengujian  ditemukan  bahwa  pada  skenario  pencarian  judul  buku  ketika pengguna salah input judul termasuk tanda spasi akan mengakibatkan buku tidak ditemukan. Pada skenario  melakukan  navigasi  buku  permasalahan  yang  ditemukan  hanya  pada  navigasi  yang  gagal ketika  belum  melakukan  lokalisasi,  selama  lokalisasi  berhasil  dilakukan  dimana  indikator  sinyal berwarna  hijau  terang  maka  rute  navigasi  berhasil  dilakukan  tanpa  masalah.  Berdasarkan  hasil kuesioner  pertanyaan  tentang  pengalaman  pengguna  melakukan  pencarian  judul  buku  dan rekomendasi  buku  sejenis  mengalami  kesulitan  dengan  cara  konvensional  dan  dengan  aplikasi PraditaLibNav  dapat  memudahkan  melakukan  pencarian  judul  buku.  Temuan  penelitian  sejalan dengan temuan penelitian oleh (Lu et al., 2021) bahwa sistem navigasi berbasis AR secara efektif dapat memecahkan permasalahan sistem navigasi kampus  dibandingkan dengan cara tradisional. Temuan lain  juga  diungkapkan  oleh  (Yanova  &  Nasution,  2022)  bahwa  aplikasi  AR  dapat  mempermudah

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1) (2024): 116-128
Phance Karyadi, Theresia Herlina Rochadiani, Thamrin Sofian
pengguna untuk mencari buku yang tersedia di dalam perpustakaan tanpa perlu bertanya ke petugas perpustakaan.  Temuan  pada  rekomendasi  buku  searah  dengan  penelitian  (Cholissodin  et  al.,  2021) dimana pengguna kesulitan untuk mencari buku yang sejenis karena memerlukan waktu yang lama untuk  membaca  buku  secara  keseluruhan  sehingga  sistem  rekomendasi  buku  sejenis  diperlukan memenuhi kebutuhan pengguna. Temuan lain yang disampaikan oleh (Sari et al., 2022) mendukung penelitian  mengenai  sistem  rekomendasi  menggunakan  TF-IDF  dapat  menjadi  alternatif  untuk membantu  anggota  perpustakaan  untuk  melakukan  pencarian  buku  yang  sesuai  dengan  mengukur kemiripan buku yang paling relevan dengan buku yang sedang dicari pengguna.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  Sistem  Navigasi  dan  Rekomendasi  Buku  Perpustakaan  Berbasis Augmented Reality dapat disimpulkan aplikasi PraditaLibNav yang dikembangkan layak digunakan dan sesuai tujuan penelitian yaitu mengembangkan aplikasi AR untuk memudahkan pencarian judul buku dan rekomendasi buku sejenis. Penelitian Sistem Navigasi dan Rekomendasi Buku Perpustakaan Berbasis Augmented Reality mendapat rata-rata skor System Usability Scale 78,42 dari minimal rata- rata 68. Sebanyak 100% responden menyatakan setuju bahwa aplikasi AR yang dikembangkan dalam penelitian ini dapat mempermudah pencarian judul buku dan memberikan rekomendasi buku sejenis karena  aplikasi  yang  dikembangkan  mudah  dioperasikan  dan  mengarahkan  responden  ke  rak  dari buku  yang  dicari  tanpa  perlu  bantuan  petugas  ataupun  menghabiskan  waktu  untuk  mencari  buku sejenis  satu  per  satu.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  didapatkan  saran  untuk  penelitian  dan pengembangan selanjutnya, yaitu pengembangan sistem navigasi ke lokasi buku yang lebih spesifik, pencarian buku bisa ditambahkan pilihan untuk mencari dengan kata kunci atau kategori lainnya selain dari judul buku saja, dan peningkatan dari segi tampilan UI dan UX. Selain itu dari sistem navigasi dan rekomendasi  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menambah  jumlah  sampel  gambar  pemetaan untuk  sistem  navigasi  dan  parameter  yang  digunakan  untuk  sistem  rekomendasi  sehingga  dapat meningkatkan akurasi sistem navigasi dan rekomendasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Atmaja,  I.  G.  B.  W.,  Kusuma,  K.  N.  A.,  Wirayuda,  A.  A.  E.,  Widiantara,  I.  K.,  Premadhipa,  N.,  & Mahendra,  G.  S.  (2023).  Penerapan  Metode  Prototype  pada  Perancangan  Sistem  Informasi Pengaduan DSS-VIKOR Method by Gede Surya Mahendra View project DSS-SAW Method by Gede  Surya  Mahendra  View  project. RESI  Jurnal  Riset  Sistem  Informasi,  1 (2),  56-65. https://doi.org/10.32795/resi.v1i2.3553
Chiny, M., Chihab, M., Bencharef, O., & Chihab, Y. (2022). Netflix Recommendation System based on TF-IDF and Cosine Similarity Algorithms. 15-20. https://doi.org/10.5220/0010727500003101
Cholissodin,  I.,  Sa’rony,  A.,  Salsabila,  R.,  Firmansyah,  I.,  Mahardika,  G.  A.,  Pardede,  A.,  Bin,  Z.,  & Alaydrus,  U.  (2021).  Pemeringkatan  Pencarian  pada  Buku  Pedoman  Akademik  FILKOM  UB menuju Merdeka Belajar dan Free E-Book Pembelajaran sebagai Prototype Local Smart Micro Search  Engine  Menggunakan  Algoritma  Pagerank  dan  TF-IDF. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer (JTIIK), 8 (5), 1013-1018. https://doi.org/10.25126/jtiik.202184384
Damayanti,  T.  N.,  Ramadan,  D.  N.,  &  Utami,  I.  M.  (2022).  MyLib:  Smart  Library  Indoor  Navigation Using Bluetooth Low Energy with Triangulation Method. International Journal of Electronics and Telecommunications, 68 (2), 293-298. https://doi.org/10.24425/ijet.2022.139881
Dharmawan, H., Shofiah Hilabi, S., & Kaniawulan, I. (2023). Sistem Rekomendasi Buku dengan Metode K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  pada  Gramedia. ZONAsi:  Jurnal  Sistem  Informasi,  5 (1),  16-25. https://doi.org/10.31849/zn.v5i1.12203

## Sistem Navigasi dan Rekomendasi Buku Perpustakaan Berbasis Augmented Reality
Hidayat,  M.  I.,  &  Qoiriah,  A.  (2022).  Implementasi  Pathfinding  dengan  Algoritma  A*  pada  Aplikasi Indoor  Navigation  Menggunakan  Unity  Navmesh. Register  Login  Journal  of  Informatics  and Computer Science (JINACS), 3 (3), 334-342.
https://doi.org/https://doi.org/10.26740/jinacs.v3n03.p334-342
Ismayani, A. (2020). Membuat Sendiri Aplikasi Augmented Reality. Jakarta: Elex Media Komputindo.
Lewis, J. R. (2018). The System Usability Scale: Past, Present, and Future. International Journal of Human- Computer Interaction, 34 (7), 577-590. https://doi.org/10.1080/10447318.2018.1455307
Lu,  F.,  Zhou,  H.,  Guo,  L.,  Chen,  J.,  &  Pei,  L.  (2021).  An  ARCore-Based  Augmented  Reality  Campus Navigation System. Applied Sciences (Switzerland), 11 (16). https://doi.org/10.3390/app11167515
Mardiana, M., Muhammad, M. A., Sulistiono, W. E., & Djausal, G. P. (2020). Augmented Reality Pelacak Lokasi Pustaka dengan AR Marker. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 7 (1), 77- 86. https://doi.org/10.25126/jtiik.202071343
Pressman,  R.  S.,  &  Maxim,  B.  R.  (2020).  Software  Engineering:  A  Practitioner’s  Approach  (9  ed.). McGraw-Hill Education.
Priadana, M. S., & Sunarsi, D. (2021). Metode Penelitian Kuantitatif. Tangerang Selatan: Pascal Books.
Putra, H. R. R., Fauzan, M. A., & Prawita, N. (2021). Geo Navigasi: Augmented Reality Based Direction and  Information  in  Geologgy  Museum  (Case  Study  of  Geology  Museum  Building).  e- Proceeding of Applied Science, 2027-2032.
Rozi,  M.  A.,  Putri,  A.  Y.  P.,  &  Uttungga,  R.  (2022).  Implementasi  Metode  Item-Based  Collaborative Filtering untuk Rekomendasi Buku Sastra. Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK), 1(1), 487 – 494. https://doi.org/10.31284/p.snestik.2022.2877
Saputra, H. N., Salim, S., Idhayani, N., & Prasetiyo, T. K. (2020). Augmented Reality-Based Learning
Media Development. Al-Ishlah: Jurnal Pendidikan, 12(2), 176-184.
https://doi.org/10.35445/alishlah.v12i2.258
Sari, Y., Rizky Baskara, A., Prakoso, P. B., & Royani, N. (2022). Perbandingan Metode Pembobotan TF- RF  dan  TF-IDF  dengan  Dikombinasikan  dengan  Weighted  Tree  Similarity  untuk  Sistem Rekomendasi  Buku. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  9 (6),  1323-1332. https://doi.org/10.25126/jtiik.2022935709
Siswanto,  D.,  Nijal,  L.,  Rajab,  S.,  &  Ridar  Wilis  Rambe,  S.  (2022).  Aplikasi  Rekomendasi  Dalam Pemilihan  Buku  Siswa  di  Perpustakaan  Menggunakan  Metode  Collaborative  Filtering  pada SMKN  2  Mandau  Berbasis  Web.  ZONAsi:  Jurnal  Sistem  Informasi,  4(1),  101 – 116. https://doi.org/10.31849/zn.v4i1.9531
Yanova,  S.  D.  P.,  &  Nasution,  M.  I.  P.  (2022).  Augmented  Reality  for  Visiting  Guide  To  The  Library
Room. Jurnal Teknik Informatika (Jutif), 3(5), 1431-1437.
https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.608